Oltalama farkındalık eğitiminin demografik etkileri ve yapay zeka tabanlı risk analizi: Kurum çalışanları üzerine deneysel bir çalışma
The demographic effects of phishing awareness training and AI-based risk analysis: An experimental study on organizational employees
- Tez No: 992600
- Danışmanlar: PROF. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Oltalama, Risk analizi, Siber güvenlik, Yapay zeka, Phishing, Risk analysis, Cyber security, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Siber güvenlik tehditlerinin giderek karmaşıklaştığı günümüzde, insan faktörünü hedef alan oltalama saldırıları kurumlar için en kritik risk unsurlarından biri haline gelmiştir. Bu çalışmada, kurum çalışanlarına yönelik oltalama farkındalık eğitiminin etkinliği; cinsiyet, yaş, eğitim düzeyi ve pozisyon gibi demografik değişkenler açısından incelenmiş ve yapay zeka tabanlı modellerle bireysel risk tahmini gerçekleştirilmiştir. Deneysel yöntemle yürütülen araştırma, bir kamu kurumunda görevli 3721 çalışan üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışanlara eğitim öncesi ve sonrası olmak üzere iki aşamalı, gerçek hayat senaryolarına dayalı oltalama simülasyonları uygulanmıştır. Elde edilen veriler; ID3, K-En Yakın Komşu (KNN), Naive Bayes ve Random Forest algoritmaları kullanılarak analiz edilmiş, sınıf dengesizliği problemi Rastgele Çoğaltma (Random Oversampling) yöntemiyle giderilmiştir. Araştırma bulguları, siber güvenlik eğitimlerinin genel beklentilerin aksine, eğitim seviyesi yükseldikçe oltalama saldırılarına karşı direncin artmadığı, bilakis aşırı güven (overconfidence) faktörü nedeniyle bu grubun yüksek risk kategorisinde kaldığı tespit edilmiştir. Ayrıca, dijital yerli olarak tanımlanan 18-35 yaş grubunun hız odaklı davranışları nedeniyle riskli grupta yer aldığı, 55 yaş ve üzeri çalışanların ise eğitim sonrasında tıklama oranlarındaki artışın en sınırlı kaldığı demografik kesim olduğu ve diğer yaş gruplarına kıyasla aşırı güven etkisine karşı en yüksek direnci gösterdiği belirlenmiştir. Yapay zeka modelleri arasında Random Forest ve ID3 algoritmaları, riskli profilleri tespit etmede en yüksek başarıyı göstermiştir. Sonuçlar, kurumların tek tip eğitim yaklaşımı yerine; demografik özelliklere ve davranışsal risk profillerine göre özelleştirilmiş, dinamik ve yapay zeka destekli eğitim stratejileri geliştirmesi gerektiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the increasing complexity of cybersecurity threats, phishing attacks targeting the human factor have become one of the most critical risk factors for organizations. This study evaluates the effectiveness of phishing awareness training among organizational employees by examining demographic variables such as gender, age, educational background, and job position, and performs individual risk estimation using AI-based models. Conducted through an experimental design, the research was carried out on 3721 employees in a public institution. Two-stage phishing simulations based on real-life scenarios were administered to employees before and after the training. The obtained data were analyzed using ID3, K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, and Random Forest algorithms, with the class imbalance problem addressed using the Random Oversampling method. Research findings revealed that, contrary to general expectations, resistance to phishing attacks did not increase with higher education levels; rather, this group remained in the high-risk category due to the“overconfidence”factor. Furthermore, the 18-35 age group, defined as digital natives, was identified as a risk group due to speed-oriented behaviors, whereas employees aged 55 and over demonstrated the highest relative resilience, showing the least increase in susceptibility compared to other age groups despite the general upward trend. Among the AI models, Random Forest and ID3 algorithms demonstrated the highest success in detecting risky profiles. The results indicate that instead of a one-size-fits-all training approach, organizations should develop customized, dynamic, and AI-supported training strategies based on demographic characteristics and behavioral risk profiles.
Benzer Tezler
- Gebe kadınların kan (RH) uyuşmazlığı hakkındaki bilgi düzeylerinin araştırılması
Investigation of the levels of knowledge about blood (RH) incompatibility of pregnant women
HAKAN EKİNCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ ERYILMAZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZHAN GÜNENC
- Elazığ ceza infaz kurumlarında bulunan hükümlü tutukluların iyi yönde gelişimleri açısından yapılan etkinlikler kapsamında verilen resim kurslarının hükümlü tutukluların sanat eğitimine bakışlarına ilişkin görüşleri
Opinions of the art courses provided within the scope of activities held for the good development of convict prisoners in elaziğ criminal institutions on the perspectives of convict prisoners on art education
MEHMET SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Güzel SanatlarNecmettin Erbakan ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE OKUR
- Fazla kilolu ve obez kadınlarda egzersiz eğitiminin fiziksel aktivite düzeyi ve egzersiz farkındalığı üzerine etkisi
The Effect of Exercise Training on Physical Activity Level and Exercise Awareness in Overweight and Obese Women
ZEHRANUR KAÇAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Aile HekimliğiAtatürk ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN ÇAYIR
- Kayserideki anne ve babaların internet medya okuryazarlığı bilinçliliği üzerine bir araştırma
A research on internet media literacy awareness of parents in Kayseri
FERİDE ALIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
GazetecilikErciyes ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU DAVULCU
- Aydın ilinde güvenli tarım uygulamalarında sektörler arası işbirliği yaklaşımı ve e-eğitim modeli geliştirilmesi
Improvement of intersectoral collaboration approach and e-training model for safe agricultural practice in Aydin city
ORHAN OKUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Halk SağlığıAdnan Menderes ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ ABACIGİL